一种基于多变量相空间重构和SENet-BiLSTM的超短期光伏功率预测方法

本发明涉及一种基于多变量相空间重构和SENet‑BiLSTM的超短期光伏功率预测方法，包括：通过Pearson相关系数分析气象因素与光伏发电功率的相关性强弱，选择得到输入特征；针对输入特征进行多变量相空间重构，得到对应的多变量相空间重构矩阵；利用多变量相空间重构矩阵针对构建的SENet‑BiLSTM模型进行训练测试，得到光伏功率预测模型；将当前气象因素数据输入光伏功率预测模型，输出得到光伏功率预测结果。与现有技术相比，本发明能够提高光伏功率预测的准确性，提高预测性能的稳定性和预测精度，有效降低天气波动对预测结果的影响。